1樓：假面
^二項分佈就是n個兩點分佈，兩點分佈的概率是p=p^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函式 l=p^∑版xi*（1-p）^(n-∑xi)，構造權 lnl=∑xi*lnp+(n-∑xi) ln(1-p)，對p進行求導，令其結果等於0，就是∑xi/p+(n-∑xi)/(1-p)=0，通分後令分母等於0，可以得到p=（∑xi）/n
求極大似然函式估計值的一般步驟：
（1） 寫出似然函式；
（2） 對似然函式取對數，並整理；
（3） 求導數 ；
（4） 解似然方程 。
2樓：匿名使用者
為了系統給出求解過程，使用world編輯公式具體解答過程如下圖所示：希望可以幫助到需要的同學！
總體x服從引數為λ的泊松分佈，λ（λ＞0）未知，求引數λ的最大似然估計量
3樓：刷
∵x服從引數為λ的泊松分佈
∴p(x＝m)＝λmm!
e?λ，（m=0，1，2，…版）
設x1，x2，…xn
是來自總體的一組樣本權
觀測值則最大似然函式為
l（x1，x2，…，xn；λ）=n
πi＝1λx
ixi!
e?λ=e?nλnπ
i＝1λxi
xi!∴lnl＝?nλ+n
i＝1(x
ilnλ?lnxi)
∴dlnl
dλ＝?n+n
i＝1xiλ
令dlnl
dλ＝0
解得λ＝1nn
i＝1xi＝.
x即λ的最大似然估計量∧λ＝.x
一題大學概率論問題（求最大似然估計量的）
4樓：匿名使用者
p(x=xi)=c(m,xi)*p^duxi*(1-p)^(m-xi)
所以極大zhi似然函式：
l(x1,x2……daoxn,p)=c(m,x1)*c(m,x2)……*c(m,xn)*p^(∑
xi)*(1-p)^(mn-∑xi)
取對數ln l=ln(c(m,x1)*c(m,x2)……*c(m,xn))+(∑xi)lnp+(mn-∑xi)ln(1-p)
對p求導專
d(ln l)/dp=(∑xi)/p-(mn-∑xi)/(1-p)在p=(∑xi)/mn時，屬d(ln l)/dp=0，且此時l取最大值
所以p的極大似然估計是p=(∑xi)/mn
5樓：神舟66順
對數似然函式lnl=σlncmxi +σxilnp+(nm-σxi)ln(1-p),所以對p求導並使內其為零可得
dlnl/dp=σxi/p-(nm-σxi)/(1-p)=0,即σxi/p=(nm-σxi)/(1-p)，從而σxi=nmp，所以p的最大似然容估計為
σxi/nm
概率論和數理統計 哪位大神給一下 這幾個分佈的矩估計和最大似然估計的表示式啊 兩點分佈 二項分佈
6樓：王迪_嗆縷
大學上概率論課，我就很納悶：這1％的概率和99％的概率有區別嗎？
打一個比方：有四張彩票供三個人抽取，其中只有一張彩票有獎。第一個人去抽，他的中獎概率是25％，結果沒抽到。
第二個人看了，心裡有些踏實了，他中獎的概率是33％，可結果他也沒抽到。第三個人心裡此時樂開了花，一來其他的人都失敗了，覺得自己很幸運。二來自己中獎的機率高達50％。
可結果他同樣沒中獎。由此看來，概率的大小只是在效果上有所不同，很大的概率給人的安慰感更為強烈。但在實質上卻沒有區別，每個人中獎的概率都是50％，即中獎與不中獎。
同樣的道理，對於個人而言，在生活中要成功做好一件事的概率是沒有大小之分的，只有成功或失敗之分。但這概率的大小卻很能影響人做事的心態。
人們常說：「希望越大，失望越大」，此話並不無道理。希望越大，成功的概率就越大，由此而麻痺了人的心態——以為如此大的概率也是自己能夠成功的籌碼，這樣在思想和行為上就會有所懈怠。
自以為十拿九穩的事，到頭來卻把事情弄砸了。這並不奇怪，因為所謂的「概率大」已逐漸由「希望」轉移到「失望」上面了。一說到把這件事做好的概率微乎其微，做事的人難免心灰意冷，因為覺得機會渺茫。
因此而喪失了克服困難的意志，覺得事情做不好那是理所當然。
如果說概率有大小之分，那應該不是針對個體而言，而是從一個群體出發，因為不同的人有不同的信念，有不同的做事方法。把地球給撬起來，這在大多數人眼裡是絕對不可能的。但在牛人亞里士多德眼裡，他覺得成功做這事的概率那是100％——絕對沒問題，只要你給他一個支點和足夠長的槓桿。
就像前面提到的**一樣，25％、33％和50％這些概率只不過是外界針對這個群體給出的。25％的機率同樣能中獎，50％的機率也會不中獎，對於**者個人而言，沒有概率大小之分，只有中與不中之分。別人說做這件事相當容易，切莫掉以輕心，也許你做這件事會相當困難。
大家都說做這件事相當困難，切莫心灰意冷，也許你做這件事能如魚得水。成功與否，不在概率大小，而在於自己能否清楚地認識自己：容易的事自己是否具有做這件事必備的素質，困難的事自己是否有克服這個困難的潛質。
總之，在自己沒做一件事之前，不要在外界評價的「容易」和「困難」之間對號入座。要對自己有個清楚的認識，不要膨脹了「自信」，更不要埋沒了自己的「潛質」。不要被「絕對有希望」所矇蔽，也不要被「希望渺茫」所打垮。
記住：生活中的概率有且僅有一個數值，那就是50％。
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期望 e x np 方差 np 1 p 望採納 謝謝 0 1分佈和二項分佈的期望方差分別是什麼 0 1分佈，期望p方差p 1 p 二項分佈期望np，方差np 1 p 方差是在概率論和統計方差衡量隨機變數或一組資料時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變數和其數學期望 即均值 之間的偏離程度。統計...
關於m的二次三項式它的二次項係數為1，常數項為 24，能在整數範圍內分解因式寫出符合條件的所有的式子
解 由題意可知 是關於m的二次三項式，二次項係數為1，常數項為 24 式子為m 或 24 24 1 24 1 24 23 24 1 24，1 24 23 24 2 12，2 12 10 24 2 12 2 12 10 24 3 8，3 8 5 24 3 8 3 8 5 24 4 6，4 6 2 24...